spss期末考试上机复习题(含答案)

江苏理工学院2017—2018学年第1学期

《SPSS软件应用》上机操作题库

1.随机抽取100人，按男女不同性别分类，将学生成绩分为中等以上及中等以下两类，结果

如下表。问男女生在学业成绩上有无显著差异？

中等以上中等以下

2317

3822

性别*学业成绩交叉制表

计数

学业成绩

中等以上中等以下合计

性别男231740

女382260

合计6139100

卡方检验

值df渐进Sig.（双侧）精确Sig.（双侧）精确Sig.（单侧）

Pearson卡方.343〃1.558

连续校正".1421.706

似然比.3421.558

Fisher的精确检验.676.352

线性和线性组合.3401.560

有效案例中的N100

a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为15.60。

b.仅对2x2表计算

根据皮尔逊卡方检验，p=o.558>0.05所以男生女生在学业成绩上无显著性差

异。

2.为了研究两种教学方法的效果。选择了6对智商、年龄、阅读能力、家庭条件都相同的

儿童进行了实验。结果（测试分数）如下。问：能否认为新教学方法优于原教学方法（采

用非参数检验）？

序号新教学方法原教学方法

18378

26965

38788

49391

57872

65959

检验统计量”

原教学方法-新

教学方法

Z-1.753"

渐近显著性（双侧）.080

a.基于正秩。

b.Wilcoxon带符号秩检验

答：由威尔逊非参数检验分析可知p=o.08〉0.05,所以不能认为新教学方法显

著优于原教学方法。

3.下面的表格记录了某公司采用新、旧两种培训前后的工作能力评分增加情况，分析目的

是比较这两种培训方法的效果有无差异。考虑到加盟公司时间可能也是影响因素，将加盟时

间按月进行了记录。

方法加盟时间分数方法加盟时间分数

旧方法1.59新方法212

旧方法2.510.5新方法4.514

旧方法5.513新方法716

旧方法18新方法0.59

旧方法411新方法4.512

旧方法59.5新方法4.510

旧方法3.510新方法210

旧方法412新方法514

旧方法4.512.5新方法616

（1）分不同的培训方法计算加盟时间、评分增加量的平均数。

（2）分析两种培训方式的效果是否有差异？

答：（1）

描述统计量

N极小值极大值均值标准差

培训方法=1(FILTER)9111.00.000

加盟时间9.507.004.00002.09165

分数增加量99.0016.0012.55562.60342

有效的N（列表状态）9

所以新方法的加盟时间平均数为4分数增加量的平均数为12.5556

描述统计量

N极小值极大值均值标准差

加盟时间91.005.503.50001.54110

分数增加量98.0013.0010.61111.67290

培训方法=2(FILTER)9111.00.000

有效的N（列表状态）9

所以旧方法的加盟时间平均数为3.5分数增加量的平均数为10.6111

（2）

检验统计量b

旧方法-新方法

Z-2.530"

渐近显著性（双侧）.011

a.基于正秩。

b.Wilcoxon带符号秩检验

答：由威尔逊非参数检验分析可知p=o.11〉0.05所以两种培训方法无显著性差

异。

4.26名被试分配在不同的情景中进行阅读理解的实验，结果如下表。试问情景对学生的阅

读理解成绩是否有影响？

情景阅读理解成绩

A101312101481213

B98129811768119

C67758410

AN0VA

阅读理解成绩

平方和df均方F显著性

组间86.316243.15811.770.000

组内84.338233.667

总数170.65425

答：经过单因素方差分析可知p=0.000<0.05所以情景对学生的阅读理解成绩有

影响。

5.研究者将20名被试随机分配在四种实验条件下进行实验，结果如下表。试问四种实验条

件对学生有无影响？_______________________________________

实验条件实验成绩

A1314171922

B451033

C2428313022

D12116138

描述性统计量

N均值标准差极小值极大值

实验成绩2014.75009.019723.0031.00

实验条件202.50001.147081.004.00

检验统计量(a)(,)(b)

实验成绩

卡方17.076

df3

渐近显著性.001

a.KruskalWal1is检验

b.分组变量：实验条件

答：根据肯德尔W系数分析可得p=0.001<0.05所以四种实验条件对学生有影响。

6.家庭经济状况属于上、中、下的高中毕业生，对于是否愿意报考师范大学有三种不同的

态度，其人数分布如下表。试问学生报考师范大学与家庭经济状况是否有关系？

表12-8家庭经济状况与报考师范的态度调查结果表

家庭经济报考师范大学的态度

状况愿意不愿意不表态

上132710

中201920

下18711

家庭状况*是否愿意交叉制表

计数

是否愿意

愿意不愿意不表态合计

家庭状况上13271050

中20192059

下1871136

合计515341145

卡方;佥验

渐进Sig.(双

值df侧)

Pearson卡方12.763"4.012

似然比12.7904.012

线性和线性组合.4591.498

有效案例中的N145

家庭状况*是否愿意交叉制表

计数

是否愿意

愿意不愿意不表态合计

家庭状况上13271050

中20192059

下1871136

卡方检验

渐进Sig.(双

值df侧)

Pearson卡方12.763M4.012

似然比12.7904.012

线性和线性组合.4591.498

有效案例中的N145

a.0单元格(.0%)的期望计数少于5o最小期望计数

为10.18o

答：根据交叉表分析可知，r=12.763,p<0.05,有显著性差异，即学生报考师范大学与家

庭经济状况有关系。

7.假定我们在某大学对400名大学生进行民意测验，询问文理科的男女学生对于开设文理

交叉的校选课的看法，即不同专业的男女学生对文科开设一定的理科课程和理科开设一定的

文科课程的意见是否相同。结果如下。

表12-7文理科男女的态度调查表

学科男生女生

文科8040

理科120160

案例处理摘要

案例

有效的缺失合计

N百分比N百分比N百分比

性别*文理400100.0%0.0%400100.0%

科

性别*文理科交叉制表

计数

文理科

文科理科合计

性别男80120200

女40160200

合计120280400

忤方检验

渐进Sig.精确Sig.（双精确Sig.（单

值df（双侧）侧）侧）

Pearson卡方19.048a1.000

连续校正"18.1071.000

似然比19.3261.000

Fisher的精确检.000.000

验

案例处理摘要

案例

有效的缺失合计

N百分比百分比百分比

性别*文理科交叉制表

计数

文理科

文科理科合计

性别男80120200

女40160200

标方检验

渐进Sig.精确Sig.（双精确Sig.（单

值df（双侧）侧）侧）

Pearson卡方19.048-1.000

连续校正“18.1071.000

似然比19.3261.000

Fisher的精确检.000.000

验

线性和线性组合19.0001.000

有效案例中的N400

线性和线性组合19.0001.000

有效案例中的N400

a.0单元格（.0%）的期望计数少于5。最小期望计数为60.00o

b.仅对2x2表计算

答：根据交叉表分析可知！>=（）.000<0.05,所以不同专业的男女学生对文科开设一定的理科

课程和理科开设一定的文科课程的意见不相同。

8.对20名睡眠有困难的被试，随机分为三组，每组随机采用一种睡眠训练方法（A、B、C）

进行训练，两个月让他们在0到50的范围对自己睡眠效果进行评分。结果为下。试问

三种训练方法有无显著差异？

A法:16,9,14,19,17,11,22

B法：43,38,40,46,35,43,45

C法：21,34,36,40,29,34

秩

方法N秩均值

评分方法A74.14

方法B716.50

方法C610.92

总数20

检验统计量(a)(,)(b)

评分

卡方15.347

df2

渐近显著性.000

a.KruskalWallis检验

b.分组变量：方法

答：根据肯德尔W系数分析可知p=0.000<0.05,,因此有非常显著性差异，即三种方法训练

均有显著性差异，方法B的效果最为显著。

9.用三种不同的教学方法分别对三个随机抽取的实验组进行教学实验，实验后统一测验成

绩如下，试问三种教学方法的效果是否存在显著差异？(假设实验结果呈正态分布)

教法A76,78,60,62,74

教法B83,70,82,76,69

教法C92,86,83,85,79

成绩

平方和df平均值平方F^著性

群^之IW570.0002285.0006.333.013

1在群组内

540.0001245.000

1.喻1110.00014

答：根据单因素方差分析可知p=0.013<0.05因此有显著性差异，即三种教学方法均有显

著性差异。

10.某研究者想了解不同性别的消费者对某种商品的态度，在所调查的228名男性消费者中

有160人喜欢该商品，而在208名女性消费者中有90人喜欢该商品，试问不同性别对该商

品的态度是否有差异？

案例处理摘要

案例

有效的缺失合计

X百分比X百分比百分比

性别*是否喜欢436100.0%0436100.0%

性别*是否喜欢交叉制表

计数

是否喜欢

喜欢不喜欢合计

性别男16068228

女90118208

合计250186436

卡方检验

渐进Sig.（双精确Sig.（双精确Sig.（单

值dl-侧）侧）侧）

Pearson卡方32.191°1.000

连续校正“31.1011.000

似然比32.5541.000

Fisher的精确检验.000.000

线性和线性组合32.1171,000

有效案例中的N436

答：根据交叉表分析可知，卡方=32.191,p<0.01,有非常显著性相关，即不同性别对该商

品的态度有差异。

11.下面是在三种实验条件下的实验结果,不同实验条件在结果上是否存在差异。

实验结果（X）

A5550484947

B4548434244

C4143424036

描述

结果

描述

结果

均值的95%置信区

同

N均值标准差标准误下限上限极小值极大值

A549.80003.114481.3928445.932953.667147.0055.00

B544.40002.302171.0295641.541547.258542.0048.00

C540.40002.701851.2083037.045243.754836.0043.00

方差齐性检验

结果

Levene统计

量dfldf2显著性

均值的95%置信区

间

均值标准差标准误下限上限极小值极大值

A549.80003.114481.3928445.932953.667147.0055.00

B544.40002.302171.0295641.541547.258542.0048.00

C540.40002.701851.2083037.045243.754836.0043.00

总1544.86674.718761.2183842.253547.479836.0055.00

数

方差齐性检验

结果

Levene统计

量dfldf2显著性

.104212.902

ANOVA

结果

平方和(If均方显著性

组间222.5332111.26714.969.001

组内89.200127.433

总数311.73314

答：根据单因素方差分析可知p=0.OOkO.05,所以不同实验条件在结果上是存在差异。

12.从两所高中随机抽取的普通心理学的成绩如下（假设总体呈正态）。试问两所高中的成

绩有无显著不同？

A校：78848178768379758591

B校：85758387807988948782

组统计量

均值的标准

学校N均值标准差误

成绩A1081.00004.853411.53478

B1084.00005.395471.70620

独立样本检验

方差方程

的Levene

检验均值方程的t检验

Sig.差分的95%置信区间

Sig（双标准误差

Ftdf侧）均值差值（I'l下限上限

组统计量

均值的标准

学校N均值标准差误

成绩A1081.00004.853411.53478

独立样本检验

方差方程

的Levene

检验均值方程的t检验

Sig.差分的95%置信区间

Sig（双标准误差

Ftdf侧）均值差值值下限上限

假.09.76-1.30718.208-3.000002.29492-7.821451.82145

设43

相

等

成假.09.76-1.30718.208-3.000002.29492-7.821451.82145

绩设43

相

等

假-1.30717.802.208-3.000002.29492-7.825301.82530

设

不

相

等

答：根据独立样本t检验可知，F=0.094,p>0.05,因此没有显著性差异，即两所高中的成

绩没有显著不同。

13.为研究练习效果，取10名被试，每人对同一测验进行2次，试问练习效果是否显著？

被试12345678910

测试1121125134134170176178187189190

测试2122145159171176177165189195191

成封棣本相^性

N相^^著性

测试一&测试

10.861.001

1二

成对样本检验

成对差分

均值的标准差分的95%置信区间

均值标准差误下限上限1dl-Sig.（双侧）

成对样本检验

成对差分

均值的标准差分的95%置信区间

均值标准差误卜限上限tdfSig.（双侧）

对被试1-8.60014.538844.59758-19.00041.80046-1.8719.094

-被006

1试2

答:根据配对样本t检验可知，p=0.94>0.05,因此没有显著性差异，即练习效果无显著性

差异。

14.将三岁幼儿经过配对而成的实验组施以5种颜色命名的教学，而对照组不施以教学，后

期测验得分如下，问两组测验得分有无差异？

实验组182026142525211214172019

对照组1320241027172181511622

成对样本相关系数

相关系

N数Sig.

对1实验组&对照12.696.012

组

成对差分

差分的95%置

均值的标信区间

均值标准差准误下限上限tdfSig.（双侧）

对实验3.08334.832811.39511.012716.15392.21011.049

组-35

1对照

组

答：根据配对样本t检验可知p=0.49<0.05,因此，有显著性差异，即两组测验得分有显著性

差异。

15.已建立的数据文件child,sav。试完成下面的操作：

1.仅对女童身高进行描述性分析；

2.试对身高（x5,cm）按如下方式分组:并建立一个新的变量Co

c=l时，100cm以下;

c=2时，lOOcmT20cm;

c=3时，120cm以上

描述统计量

N极小值极大值均值标准差

性别46222.00.000

身高，cm4699.3122.3109.8965.7706

有效的N（列表状态）46

16.某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元件的寿命分

别为159、280、101、212、224、379、179、264、222、362、168、149、260、485、170,

问有没有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时（a=0.05）。

单个样本检验

单个样本检验

检验值=225

差分的95%置信区间

tdfSig.（双侧）均值差值下限上限

检验值=225

差分的95%置信区间

tdfSig.（双侧）均值差值下限上限

元件寿命.60411■:）〉）15.93333-40.643272.5099

答:根据单样本t检验可知，p=0.555>0.05,因此，无显著性差异，即没有理由认为元件

的平均寿命显著地大于225小时。

17.一个诊所的心理医生想要比较减少大学生敌意水平的三种方法，他使用了某种测试以测

量敌意程度。测试中高分表示敌意度大，心理医生取得了试验中得到高分以及高分分数比较

接近的24名学生。随机分配到三种治疗方法中，所有的治疗均连续进行了一个学期，每个

学生在学期末都做HLT测试。问三种方法的平均分是否有差异。

方法1：96、79、91、85、83、91、82、87

方法2：77、76、74、73、78、71、78

方法3：66、73、69、66、77、73、71、70、74

描述

分数

均值的95%置信区间

N均值标准差标准误下限上限极小值极大值

方法一886.75005.625201.9888182.047291.452879.0096.00

方法二775.28572.690371.0168672.797577.773971.0078.00

方法三971.00003.674231.2247468.175773.824366.0077.00

总数2477.50008.000001.6329974.121980.878166.0096.00

方差齐性检验

分数

Levene统计量dfldf2显著性

2.166221.140

ANOVA

分数

平方和df均方F显著性

组间1099.0712549.53630.945.000

组内372.9292117.759

总数1472.00023

多重比较

分数

LSD

均值差95%置信区间

（I）方法（J）方法（I-J）标准误显著性下限上限

方法一方法二11.46429*2.18100.0006.928715.9999

方法三15.75000*2.04768.00011.491620.0084

方法二方法一-11.46429,2.18100.000-15.9999-6.9287

方法三4.285712.12370.05713088.7022

方法三方法一-15.75000*2.04768.000-20.0084-11.4916

描述

分数

均值的95%置信区间

X均值标准差标准误下限上限极小值极大值

方法一886.75005.625201.9888182.047291.452879.0096.00

方法二775.28572.690371.0168672.797577.773971.0078.00

方法三971.00003.674231.2247468.175773.824366.0077.00

方差齐性检验

分数

|Levene统计量

dfldf2显著性1

ANOVA

分数

平方和df均方F显著性

组间1099.0712549.53630.945.000

组内372.9292117.759

多重比较

分数

LSD

均值差95%置信区间

(I)方法(J)方法(I-J)标准误显著性下限上限

方法一方法二11.46429*2.18100.0006.928715.9999

方法三15.7500(/2.04768.00011.491620.0084

方法二方法一-11.46429*2.18100.000-15.9999-6.9287

一方法'三4.285712.12370.057-13088.7022

方法三方法一-15.75000*2.04768.000-20.0084-11.4916

方法二-4.285712.12370.057-8.7022.1308

方法二-4.285712.12370.057-8.7022.1308

*.均值差的显著性水平为0.05。

答：根据单因素方差分析可知，p=0.00(X0.01,因此有非常显著性差异，即三种方法的平均

分有非常显著性差异。

18.请根据已建立的数据文件：child.sav,完成下列的填空题。

请找出男童身高分布中的奇异值有个观测量。

所有6周岁男孩的体重变量的标准差是1.8297；中位数是17.450。

所有幼儿的身高和坐高的相关系数是0.924。

19.为研究某合作游戏对幼儿合作意愿的影响，将18名幼儿随机分到甲、乙、丙3个组，每

组6人，分别参加不同的合作游戏，12周后测量他们的合作意愿，数据见表，问不同合作

游戏是否对幼儿的合作意愿产生显著影响？

甲组乙组丙组

4.24.55.6

3.34.43.6

3.73.54.5

4.34.25.1

4.14.64.9

3.34.24.7

描述

成绩

均值的95%置信区间

X均值标准差标准误下限上限极小值极大值

甲63.8167.44907.183333.34544.28793.304.30

乙64.2333.39328.160553.82064.64613.504.60

丙64.7333.67132.274064.02885.43783.6